KurrentDB MCP Server

KurrentDB MCP Server

AI MCP Server Database KurrentDB

Co dělá „KurrentDB“ MCP Server?

KurrentDB MCP Server je nástroj navržený pro to, aby AI asistenti a vývojáři mohli bezproblémově pracovat s KurrentDB, databází založenou na streamech. Díky vystavení sady nástrojů a standardizovaných operací umožňuje server klientům dotazovat, číst a zapisovat data streamů a také vytvářet a spravovat projekce přímo z AI vývojového prostředí. Tato integrace zefektivňuje workflow, protože umožňuje provádět úkoly jako získávání streamů událostí, zapisování nových událostí nebo tvorbu datových projekcí programově nebo pomocí přirozeného jazyka. KurrentDB MCP Server usnadňuje prototypování, ladění i průzkum event-driven dat, což je cenné zejména při rychlém vývoji a analytice v aplikacích využívajících KurrentDB.

Přehled prompt šablon

  • read_stream: Šablona pro získání událostí ze zvoleného streamu, s možností nastavení směru a limitu.
  • write_events_to_stream: Šablona pro zápis událostí do streamu, včetně typu události, dat a metadat.
  • list_streams: Šablona pro výpis dostupných streamů s podporou stránkování a směru.
  • build_projection: Šablona pro popis a generování nové projekce s pomocí AI.
  • create_projection: Šablona pro vytvoření projekce ze specifikace.
  • update_projection: Šablona pro aktualizaci existující projekce.
  • test_projection: Šablona pro otestování projekce na vzorových datech.
  • get_projections_status: Šablona pro získání stavů všech projekcí.

Přehled zdrojů

  • Stream Data: Přístup ke streamovaným datům událostí v KurrentDB pro čtení a analýzu.
  • Streams List: Výpis a metadata dostupných streamů v databázi.
  • Projections: Definice a vypočítané pohledy (projekce) vytvořené ze streamovaných dat.
  • Projections Status: Informace o stavu aktuálních projekcí v reálném čase.

Přehled nástrojů

  • read_stream: Čte události z konkrétního streamu, s možností nastavit směr (dozadu/dopředu) a počet.
  • write_events_to_stream: Přidává nové události do streamu s vlastními daty, typem události a metadaty.
  • list_streams: Vrací seznam všech dostupných streamů v instanci KurrentDB.
  • build_projection: Využívá AI pro generování projekce podle požadavků uživatele.
  • create_projection: Vytváří novou projekci v KurrentDB.
  • update_projection: Aktualizuje existující projekci podle nové specifikace.
  • test_projection: Testuje projekci na vzorových datech nebo scénářích.
  • get_projections_status: Získává informace o stavu a zdraví všech projekcí.

Příklady využití tohoto MCP serveru

  • Průzkum událostí v databázi: Vývojáři mohou rychle zobrazit, filtrovat a analyzovat historická i aktuální event data v libovolném streamu KurrentDB, což usnadňuje troubleshooting a audity.
  • Vkládání a logování událostí: Programově zapisujte nové události (např. uživatelské akce, změny systémů) přímo do databáze pro robustní event sourcing a zpětnou dohledatelnost.
  • Vývoj a ladění projekcí: Rychle vytvářejte, testujte a dolaďujte projekce pro analytiku nebo odvozené datové modely, čímž zkracujete zpětnou vazbu pro datové funkce.
  • Objevování metadat streamů: Vypište všechny streamy a prozkoumejte jejich strukturu či metadata pro návrh schématu nebo navigaci v datech.
  • Operační monitoring: Využijte nástroje ke kontrole stavu a zdraví projekcí, abyste zajistili, že klíčové datové transformace běží, jak mají.

Jak to nastavit

Windsurf

  1. Předpoklady: Ujistěte se, že máte nainstalovaný Python a spuštěný KurrentDB s podporou projekcí (--run-projections=all --start-standard-projections).
  2. Najděte konfiguraci: Otevřete .codeium/windsurf/mcp_config.json.
  3. Přidejte KurrentDB MCP Server:
    {
      "mcpServers": {
        "kurrentdb": {
          "command": "python",
          "args": ["cesta ke složce mcp-server\\server.py"],
          "env": {
            "KURRENTDB_CONNECTION_STRING": "zde vložte připojovací řetězec k kurrentdb"
          }
        }
      }
    }
    
  4. Uložte a restartujte: Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
  5. Ověřte nastavení: Zkontrolujte, že je MCP server aktivní a připojený.

Claude

  1. Předpoklady: Python nainstalován, KurrentDB spuštěný s potřebnými projekčními příznaky.
  2. Najděte konfiguraci: Upravte konfigurační soubor pro Claude Desktop.
  3. Přidejte KurrentDB MCP Server:
    {
      "servers": {
        "KurrentDB": {
          "type": "stdio",
          "command": "uv",
          "args": [
            "--directory",
            "cesta ke složce mcp-server",
            "run",
            "server.py"
          ],
          "env": {
            "KURRENTDB_CONNECTION_STRING": "zde vložte připojovací řetězec k kurrentdb"
          }
        }
      }
    }
    
  4. Uložte a restartujte: Uložte a znovu spusťte Claude Desktop.
  5. Ověřte: Ujistěte se, že se KurrentDB MCP zobrazí v rozhraní Claude.

Cursor

  1. Předpoklady: Python i KurrentDB nastaveny jako výše.
  2. Najděte konfiguraci: Upravte .cursor/mcp.json.
  3. Přidejte KurrentDB MCP Server:
    {
      "mcpServers": {
        "kurrentdb": {
          "command": "python",
          "args": ["cesta ke složce mcp-server\\server.py"],
          "env": {
            "KURRENTDB_CONNECTION_STRING": "zde vložte připojovací řetězec k kurrentdb"
          }
        }
      }
    }
    
  4. Uložte a restartujte: Proveďte změny a restartujte Cursor.
  5. Ověřte: Zkontrolujte, že MCP server běží a je dostupný.

Cline

V repozitáři nejsou uvedeny explicitní instrukce pro nastavení Cline.

Zabezpečení API klíčů

Používejte environmentální proměnné ve své konfiguraci:

"env": {
  "KURRENTDB_CONNECTION_STRING": "zde vložte připojovací řetězec k kurrentdb"
}

Tím zajistíte bezpečnost přihlašovacích údajů i jejich ochranu před zanesením do verzovacího systému.

Jak používat tento MCP v rámci flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do workflow FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do svého flow a jejím připojením k AI agentovi:

FlowHunt MCP flow

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové konfigurace MCP vložte detaily k vašemu MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "kurrentdb": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfiguraci bude AI agent moci tento MCP využívat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “kurrentdb” na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL svou adresou MCP serveru.


Přehled

SekceK dispoziciDetaily/Poznámky
PřehledJasný přehled účelu a schopností serveru
Přehled prompt šablonŠablony promptů pro všechny nástroje a workflow jsou k dispozici
Přehled zdrojůStreamy, projekce i jejich stavy jsou vystaveny
Přehled nástrojůOsm nástrojů pro operace se streamy a projekcemi
Zabezpečení API klíčůPoužívají se environmentální proměnné pro bezpečné nakládání s přihlašovacími údaji
Podpora vzorkování (méně důležité v hodnocení)Není zmíněno v repozitáři

Náš názor

KurrentDB MCP Server je dobře zdokumentovaný a nabízí ucelenou sadu nástrojů a zdrojů pro práci se streamy a projekcemi v KurrentDB. Instrukce pro konfiguraci jsou jasné pro hlavní platformy, ale některé pokročilé MCP funkce jako Roots a Sampling zde zmíněny nejsou. Celkově je tento MCP robustní pro svůj databázový use-case.

Hodnocení: 8/10

MCP Skóre

Má LICENSE✅ (MIT)
Má alespoň jeden nástroj
Počet Forků1
Počet Stars9

Často kladené otázky

Co je KurrentDB MCP Server?

KurrentDB MCP Server je middleware komponenta umožňující AI asistentům a vývojářům programově pracovat s KurrentDB — databází založenou na streamech. Nabízí nástroje pro dotazování, zápis a projekci událostí, což zefektivňuje analytiku, ladění i rychlé prototypování.

Jaké nástroje a operace server poskytuje?

Nabízí nástroje pro čtení a zápis streamovaných dat, výpis streamů, tvorbu a testování projekcí a monitorování jejich stavů. Tyto operace umožňují kompletní správu event streamů a pokročilou analytiku přímo z vašeho vývojového prostředí.

Jaké jsou hlavní případy použití tohoto MCP serveru?

Mezi běžné scénáře patří průzkum event dat, ingest a logování událostí, rychlý vývoj projekcí, objevování metadat streamů a operační monitoring datových transformací v KurrentDB.

Jak bezpečně poskytnu připojovací řetězec ke KurrentDB?

Vždy používejte environmentální proměnné ve svých konfiguračních souborech pro uložení citlivých údajů, jako je KURRENTDB_CONNECTION_STRING. Tím udržíte svá tajemství v bezpečí a mimo verzovací systém.

Jak integruji KurrentDB MCP Server do FlowHunt flow?

Přidejte MCP komponentu do svého FlowHunt workflow a nakonfigurujte ji s údaji k vašemu KurrentDB MCP serveru. Použijte uvedený JSON formát pro připojení a váš AI agent získá přístup ke všem nástrojům a zdrojům KurrentDB.

Integrujte KurrentDB s FlowHunt

Zrychlete své AI a datové projekty propojením KurrentDB s FlowHunt. Získejte okamžitý přístup ke streamovaným datům, projekcím a pokročilým nástrojům pro analytiku a rychlý vývoj.

Zjistit více

GibsonAI MCP Server
GibsonAI MCP Server

GibsonAI MCP Server

GibsonAI MCP Server propojuje AI asistenty s vašimi projekty a databázemi GibsonAI a umožňuje spravovat schémata, dotazy, nasazení a další pomocí přirozeného ja...

5 min čtení
AI Database +4
KWDB MCP Server Integrace
KWDB MCP Server Integrace

KWDB MCP Server Integrace

KWDB MCP Server propojuje AI asistenty s databází KWDB a umožňuje business intelligence, manipulaci s daty a bezproblémovou integraci s workflow FlowHunt. Nabíz...

5 min čtení
MCP Database +5
GreptimeDB MCP Server
GreptimeDB MCP Server

GreptimeDB MCP Server

GreptimeDB MCP Server propojuje AI asistenty s GreptimeDB a umožňuje bezpečný, strukturovaný a programatický přístup k funkcím časově-řadové databáze, jako je z...

4 min čtení
AI Time Series +5